泌尿科醫師評估前列腺癌AI工具 強調數據與獨立驗證重要性 - OwlNews
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奧丁丁新聞 · 文章頁摘要商傳媒|責任編輯/綜合外電報導隨著人工智慧(AI)技術持續發展,其在醫療領域的應用日益廣泛,特別是在癌症診斷方面。然而,泌尿科醫師在採用用於前列腺癌診斷的AI工具時,應審慎檢視其驗證標準,並注重數據品質。研究員丹尼爾·E·斯普拉特(DanielSpratt)醫師指出,AI工具若輸入低品質的數據,將導致不準確的結果。他強調,在將任何AI風險或診斷工具納入病患諮詢前,泌尿科醫師應參考如國家綜合癌症網路(NationalComprehensiveCancerNetwork)等機構發布的指引,以確保這些工具已達到高度的「證據門檻」(evidentiarybar),意即該工具必須優於標準臨床方法,並經過嚴格評估,包含臨床驗證、校準及基線比較研究。斯普拉特醫師建議,在任何AI檢測工具獲得可靠的獨立驗證前,都應抱持謹慎態度。以MMAI這款前列腺癌AI檢測為例,它已在超過10項臨床試驗及真實世界數據中獲得驗證。基線比較分析結果顯示,MMAI檢測所提供的風險評估與全球多個治療中心患者群體STAR-CAP的觀察結果一致,這讓泌尿科醫師在協助患者做出治療決策時,能對MMAI的風險評估抱持信心。儘管無人能精準預測人工智慧的未來走向,但斯普拉特醫師認為,數位病理學(digitalpathology,將病理切片數位化,透過螢幕進行檢視與分析的技術)及基於AI的數位病理學,在診斷、預後判斷(prognostication,指評估疾病未來可能發展和治療結果的預測)及預測方面的應用將持續增加。他預期,隨著驗證數據越來越多,這類工具將成為前列腺癌患者的常規應用,並擴展至其他癌症類型。

隨著人工智慧(AI)技術持續發展,其在醫療領域的應用日益廣泛,特別是在癌症診斷方面。然而,泌尿科醫師在採用用於前列腺癌診斷的AI工具時,應審慎檢視其驗證標準,並注重數據品質。 研究員丹尼爾·E·斯普拉特(Daniel Spratt)醫師指出,AI工具若輸入低品質的數據,將導致不準確的結果。...